Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

5 Alasan Penting Bisnis Perlu Terapkan Data Science

Belajar Data Science di Rumah 06-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-05-2024-05-04-100226_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan data science terjadi karena semakin banyaknya perusahaan yang menerapkan data-driven. Sehingga semua keputusan bisnis dipusatkan pada data yang dimiliki. Oleh karena itu data science berperan penting untuk mengolah data menjadi informasi yang berguna bagi perusahaan. Misalnya melihat tren penjualan, memantau feedback konsumen terhadap suatu produk, memilih strategi marketing yang tepat, dan bahkan melakukan perencanaan untuk manajemen resiko. Lalu bagaimana data science membantu pertumbuhan bisnis? Simak penjelasannya di bawah ini, yuk!


1. Mendorong Pengembangan Produk

Data Science

Untuk meningkatkan kualitas produk, perusahaan perlu sebuah inovasi untuk melakukan pengembangan produk. Caranya dengan memanfaatkan ilmu data science. Dengan big data, perusahaan dapat mengumpulkan data untuk mengetahui bagaimana konsumen membeli produk dan alasannya serta bagaimana feedback dari konsumen setelah menggunakan produk tersebut.


Data-data inilah yang nantinya memberikan bantuan pada perusahaan untuk mengembangkan produk baru sesuai dengan keinginan konsumen. Dengan melakukan strategi tersebut, akan memberikan kepuasan pada konsumen yang membuat mereka menjadi loyal.


Hal yang bisa dilakukan oleh data science yaitu dengan mengamati pola atau tren penjualan. Jika suatu produk memiliki trend yang positif, besar kemungkinan di masa mendatang produk tersebut akan terus digemari oleh konsumen. Begitu pun sebaliknya, untuk produk yang mulai turun peminatnya, perlu dievaluasi lagi kualitasnya. Jika memungkinkan adanya inovasi, maka produk perlu diperbaiki agar lebih sesuai dengan kebutuhan pasar. 


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Memonitor Feedback Pelanggan

Data Science

Salah satu peran penting big data dalam bisnis adalah dapat mengontrol reputasi brand di internet. Mengingat di era sekarang ini, reputasi brand perusahaan menjadi hal penting yang tidak boleh terlupakan. Reputasi perusahaan bergantung pada bagaimana persepsi masyarakat terhadap brand, tidak sedikit orang yang menuangkan apa yang mereka pikirkan tentang suatu brand dalam media sosial.


Dengan memanfaatkan big data tools sentiment analysis, perusahaan dapat memonitoring apa saja yang dibicarakan oleh masyarakat mengenai brand mereka seperti feedback, komentar pada postingan sosial media perusahaan, status, foto yang di upload oleh masyarakat yang berkaitan dengan produk ataupun brand perusahaan. Melakukan media monitoring berguna bagi sebuah perusahaan karena perusahaan bisa bertindak cepat jika terbukti reputasi mereka sedang buruk di mata publik.


3. Menganalisis Pola Pembelian Pelanggan

Data Science

Bagi sebuah bisnis, konsumen adalah aset yang paling berharga. Perusahaan bisa dikatakan sukses bukan hanya dilihat dari profit yang besar saja, melainkan perusahaan yang bisa membuat konsumen menjadi loyal. Data science turut membantu bisnis dalam memahami perilaku konsumen. Mulai dengan mengamati pola pembelian hingga tren yang sedang ramai. Perusahaan biasanya mengumpulkan data terkait pelanggan dan mengidentifikasinya untuk membuat strategi dalam meningkatkan pembelian.


Analisis big data memfasilitasi bisnis dengan mengumpulkan berbagai informasi tentang pelanggan, yang digunakan oleh bisnis untuk meningkatkan akuisisi dan hubungan dengan pelanggan serta mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Mengetahui apa yang konsumen inginkan dengan mengamati perilaku pelanggan penting untuk memicu loyalitas mereka terhadap perusahaan.


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Membantu Product Advertising

Data Science

Persaingan bisnis yang semakin ketat membuat setiap perusahaan yang berkembang harus memiliki cara tersendiri untuk mempertahankan posisi mereka di pasar. Sebuah bisnis bisa berhasil jika mereka dapat berkomunikasi baik dengan audiensnya. Cara terbaik untuk mengkomunikasikan dan memasarkan produk adalah dengan memasang iklan (advertising).


Untuk membuat iklan yang sampai pada audiens, dibutuhkan banyak pengetahuan mengenai perilaku konsumen, pola pembelian, minat pelanggan, dan lain-lain. Jika dahulu perusahaan bisnis memasang kampanye iklan secara offline dan seringkali tidak membuahkan hasil, kini di era serba digital, strategi pemasaran melalui advertising dimudahkan dengan hadirnya big data analytics.


Teknologi ini membantu perusahaan dalam merancang campaign mereka agar tepat sasaran. Mulai dari mencari tahu kelompok sasaran campaign, mengamati aktivitas online mereka di media sosial dan mengamati berbagai tren yang sedang booming yang bisa dijadikan insight dalam perancangan campaign.


5. Manajemen Risiko Bisnis

Data Science

Selain dapat menganalisa perilaku konsumen, peran data analytics dalam bisnis adalah dapat melakukan manajemen resiko. Rencana manajemen risiko adalah investasi penting untuk bisnis apa pun terlepas dari sektornya. Big data mencoba memahami risiko yang mungkin terjadi dan membentuk strategi yang sesuai yang bisa diterapkan oleh perusahaan.


Contohnya seperti situasi yang belum pernah terjadi sebelumnya yakni pandemi Coronavirus. Secara langsung, pandemi ini akan berisiko pada perusahaan bisnis untuk meningkatkan profit di pasaran. Big data memiliki kemampuan dalam meramalkan potensi risiko pandemi dan memberikan peringatan pada perusahaan untuk melakukan sesuatu. Dengan begitu, perusahaan dapat melakukan strategi dalam menghadapi pandemi dan antisipasi kerugian dalam perusahaan.


Tidak hanya berperan penting di perkembangan bisnis, data science juga banyak penerapannya di bidang lain, loh. Semakin penasaran bagaimana data science membantu segala sektor industri? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login